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Zusammenfassung

Ein Translation Memory ermöglicht die Wiederverwendung bereits erstellter Übersetzungen. Für Sätze, zu denen ein indentischer oder ähnlicher Satz im Referenzmaterial gefunden werden kann, präsentiert es Übersetzungsvorschläge, die im Referenzmaterial belegt sind und somit in sich korrekt sind, wenn das Material auf der zielsprachlichen Seite keine Fehler enthält.

Prinzipielle Schwächen eines Translation Memorys sind, dass nicht immer ein ausreichend guter Fuzzy-Match zur Verfügung steht, dem ein Übersetzungsvorschlag entnommen werden könnte, und dass gefundene Übersetzungen im neuen Kontext unpassend sein können. Darüber hinaus muss das Referenzmaterial dem für die Übersetzung gewünschten Stil und Genre entsprechen, damit ein Translation Memory adequate Vorschläge unterbreiten kann.

In diesem Kapitel lag der Schwerpunkt auf die Darstellung der Funktionsweise eines Translation Memorys. Zwei Phasen sind zu unterscheiden: Zur Vorbereitung der Arbeit mit einem Translation Memory wird ein Satzalignment für das Referenzmaterial erstellt. Dies ist Voraussetzung dafür, während der Übersetzungstätigkeit schnell und zuverlässig auf die Übersetzung von relevantem ausgangssprachlichen Material zugreifen zu können. Die zweite Phase ist die Anwendungsphase. Das Translation Memory unterstützt den Übersetzer, indem es Übersetzungsvorschläge unterbreitet, die dem Referenzmaterial entnommen wurden. Die relevanten Stellen zum zu übersetzenden Satz werden mit einem Ähnlichkeitsmaß identifiziert. Ein Ähnlichkeitsmaß ordnet die Kandidaten für die Fuzzy-Matches und wird verwendet um zu entscheiden, welche Sätze als Fundstelle akzeptiert werden.

Beide Bereiche, Satzalignment und Ähnlichkeitsmaß, bieten viel Freiraum für den Einsatz computerlinguistischer Methoden. Zum Satzalignment wurde hier nur das Grundprinzip erläutert, da es nicht direkt in die automatischen Erstellung von Übersetzungsvorschlägen eingebunden ist, sondern zur Aufbereitung des Referenzmaterials als linguistische Ressource dient.2.15Das Ähnlichkeitsmaß bestimmt dagegen die Übersetzungsvorschläge des Translation Memorys. Wenn auf Fuzzy-Matches zurückgegriffen werden muss, entscheidet das Ähnlichkeitsmaß, welche Stellen im Referenzmaterial dem Übersetzer präsentiert werden. Es wurden daher mehrere Möglichkeiten skizziert, wie ein Wert für die Ähnlichkeit bestimmt werden kann. Am umfangreichsten dargestellt wurde das Wortalignment, da in dessen Bewertung verschiedene linguistische Analysen einfließen können.



Fußnoten

... dient.2.15
Den Nutzen linguistischen Wissens beim Erstellen von Satzalignments hat () in seiner Magisterarbeit untersucht.

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